Software Engineer Labdon
651 subscribers
43 photos
5 videos
6 files
848 links
👑 Software Labdon

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Fake Prettier Extension on VSCode Marketplace Dropped Anivia Stealer (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در طی کمتر از ۴ ساعت پس از انتشار، Checkmarx Zero موفق شد یک افزونه مخرب در مارکت VSCode به نام "prettier-vscode-plus" را شناسایی و حذف کند. این اقدام سریع، میزان تأثیر حمله را به تنها ۶ دانلود و ۳ نصب محدود کرد قبل از این که افزونه از دسترس خارج شود. حملات برندجکینگ که این افزونه را هدف قرار داده بود، از تروجان Anivia Stealer بهره می‌برد؛ این بدافزار که احتمالاً نسخه‌ای تغییرنام‌یافته از ZeroTrace است و به عنوان سرویس MaaS با قیمت ۱۲۰ یورو در ماه عرضه می‌شود، توانسته بود اطلاعات حساس کاربران ویندوز، چت‌های واتساپ و سایر داده‌ها را سرقت کند.

این حمله از تکنیک‌های اجرای بدون فایل و عبور از سدهای حفاظت درون حافظه (sandbox evasion) استفاده می‌کرد، به همین دلیل شناسایی و مقابله با این نوع تهدیدات نیازمند کنترل‌های دقیق بررسی افزونه‌ها و نظارت مستمر بر توسعه‌دهندگان است. تیم‌های امنیتی باید راهکارهای موثری برای ارزیابی و کنترل افزونه‌های نصب‌شده در محیط‌های توسعه پیاده‌سازی کنند تا از بروز حملات مشابه جلوگیری نمایند.

#امنیت_دیجیتال #حملات_ایده_آل #افزونه_مخرب #حفاظت_ویندوز

🟣لینک مقاله:
https://hackread.com/prettier-extension-vscode-marketplace-anivia-stealer/?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
On Unit / Integration / Regression Tests and Terminology

🟢 خلاصه مقاله:
در حوزه آزمایش نرم‌افزار، مفاهیم و اصطلاحات مرتبط با انواع تست‌ها ممکن است کمی گیج‌کننده یا نادرست تفسیر شوند. اگر مدت زمانی در زمینه تست نرم‌افزار فعالیت داشته‌اید، حتماً با این مشکل آشنا هستید که اصطلاحاتی مانند تست‌های واحد، یکپارچه‌سازی و رگرسیون ممکن است به درستی درک نشوند یا اشتباه گرفته شوند. رعایت دقت در تعریف و تفاوت‌های این نوع تست‌ها اهمیت بسیاری دارد، زیرا هر یک نقش خاص خود را در فرآیند توسعه و کیفیت نرم‌افزار ایفا می‌کنند.

در این مقاله، کساندرا ه. لیوینگ سعی دارد روشن‌سازی‌هایی در این زمینه ارائه دهد و به تفکیک و توضیح هر یک از این اصطلاحات بپردازد. درک صحیح این مفاهیم به تیم‌های توسعه و تست کمک می‌کند تا استراتژی‌های مناسبی برای تضمین کیفیت نرم‌افزار خود طراحی کنند و در نتیجه، محصولات نهایی با کارایی و اطمینان بیشتری عرضه شوند.

به طور کلی، شناخت تفاوت‌های بین انواع مختلف تست‌ها، ابزارهای مورد استفاده و نحوه اجرای آنها، کلید موفقیت در مدیریت فرآیندهای تست و کاهش خطاهای احتمالی است. این آگاهی‌ها می‌تواند در بهبود روند توسعه و بالا بردن کیفیت نهایی محصول نقش قابل توجهی ایفا کند.

#تست_نرم‌افزار #تست_واحد #تست_یکپارچه‌سازی #تست_رگرسیون

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/Y9fGp0G?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How Playwright Test Agents Are Changing the Game in E2E Automation

🟢 خلاصه مقاله:
در چند سال اخیر، تست‌های خودکار در زمینه توسعه نرم‌افزار رشد چشمگیری داشته‌اند، اما یکی از چالش‌های همیشگی، آسان‌تر کردن فرآیند تست در محیط‌های مختلف و کاهش نیاز به تنظیمات پیچیده بوده است. حال، به نظر می‌رسد که اژانت‌های تست در فریم‌ورک Playwright، با ارائه قابلیت‌های بومی، راه‌حلی نوآورانه برای این مشکل پیدا کرده‌اند. این ویژگی جدید، امکان مدیریت و اجرای تست‌ها در چندین محیط و دستگاه بدون نیاز به تنظیمات پیچیده را فراهم می‌کند و روند توسعه و آزمایش را بسیار ساده‌تر می‌نماید.

در این مقاله، کوستیانتین تل‌تَف، به بررسی جزئیات این فناوری جدید می‌پردازد و تاثیر آن بر فرآیندهای تست end-to-end (E2E) را توضیح می‌دهد. با ورود این اژانت‌ها، تیم‌های توسعه می‌توانند از مزایای بیشتری بهره‌مند شوند؛ از جمله صرفه‌جویی در زمان، افزایش دقت، و امکان آزمایش در محیط‌های مختلف به صورت همزمان. این تحولات به طور چشمگیری روند توسعه نرم‌افزار را تسهیل می‌کند و سطح اطمینان از کیفیت محصول نهایی را افزایش می‌دهد.

نکته جالب توجه این است که Playwright با این قابلیت‌ها، هم همگام با روندهای روز دنیا حرکت می‌کند و هم کاربردپذیری و انعطاف‌پذیری ابزارهای خود را ارتقا می‌دهد. به نظر می‌رسد آینده تست‌های خودکار، به سمت ساده‌تر و هوشمندتر شدن گام برمی‌دارد و اژانت‌های تست Playwright در این مسیر نقش مهمی ایفا می‌کنند.

#تست_خودکار #Playwright #توسعه_نرم‌افزار #اتوماسیون

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iTRPJvU?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How Automation Testing Is Making Me Lazy (And Why That's Not a Good Thing)

🟢 خلاصه مقاله:
با افزایش تمرکز بر تست‌های خودکار، ممکن است از جنبه اکتشافی این نوع آزمایش‌ها غافل شویم. نیرج سوبدی هشدار می‌دهد و یادآوری مهمی ارائه می‌کند که نباید فراموش کنیم در کنار خودکارسازی، باید بخش کشف و بررسی‌ها نیز به خوبی انجام شود. این کار می‌تواند به بهبود کیفیت و اطمینان از عملکرد نرم‌افزار کمک کند و نباید تنها به روندهای اتوماتیک اکتفا کرد.

با پیشرفت فناوری و اعتماد بیشتر به ابزارهای تست خودکار، حس راحتی و حتی تنبلی در برنامه‌نویسان و تیم‌های توسعه افزایش یافته است. ولی این کاهش تمرکز بر فرآیندهای اکتشافی ممکن است باعث شود با مشکلات یا مواردی روبه‌رو شویم که در تست‌های خودکار قابل کشف نیستند. بنابراین، حفظ تعادل بین تست‌های اتوماتیک و آزمایش‌های دستی و اکتشافی اهمیت زیادی دارد.

در نهایت، مهم است که همیشه به عنوان توسعه‌دهنده و تیم QA، تمرکز خود را بر روی تمام ابعاد فرآیند تست نگه داریم تا کیفیت نهایی محصولات نرم‌افزاری به بهترین شکل حفظ شود و از تنبلی و کاهش دقت جلوگیری کنیم.

#تست_خودکار #کیفیت_نرم‌افزار #توسعه_دهندگان #آزمایش‌های_دستی

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/4fC18iV?m=web


👑 @software_Labdon
تفاوت بین اعضای senior و junior فقط در عنوان یا سابقه کاری نیست، بلکه در طرز فکر، شیوه حل مسئله و مهارت‌های نرم (soft skills) آن‌هاست. اعضای senior معمولاً در مواجهه با چالش‌ها به‌جای انتظار برای راهنمایی، خودشان مسیر را پیدا می‌کنند. وقتی پروژه‌ای با مانع روبه‌رو می‌شود، آن‌ها با تحلیل دقیق مسئله، راه‌حل‌های قابل اجرا پیشنهاد می‌دهند و تیم را برای اجرای آن هماهنگ می‌کنند. در مقابل، اعضای junior هنوز در مرحله یادگیری تصمیم‌گیری مستقل و تحلیل موقعیت هستند.

مدیران کلیدی و لیدها باید بیش از هر چیز روی توسعه مهارت‌های نرم خود کار کنند؛ مهارت‌هایی مانند گوش‌دادن فعال، همدلی، مدیریت تعارض و توانایی ارائه بازخورد سازنده. رهبری امروز فقط مدیریت وظایف نیست، بلکه ایجاد فرهنگی است که در آن افراد احساس امنیت کنند تا ایده بدهند، اشتباه کنند و رشد کنند. توانایی حل مسئله، ارتباط مؤثر و تفکر خلاق همان ویژگی‌هایی است که از یک مدیر، رهبر می‌سازد.

علاوه بر مهارت‌های نرم و توانایی حل مسئله، یکی از ویژگی‌های اساسی هر senior و مدیر کلیدی، میل مداوم به یادگیری و مطالعه است. دنیای کار هر روز تغییر می‌کند و کسی که در مسیر رشد واقعی است، باید خود را با این تغییرات هماهنگ کند. مطالعه درباره صنعت جدید، شناخت روندهای بازار و بررسی case study‌های مختلف، نه‌تنها دید استراتژیک فرد را تقویت می‌کند، بلکه باعث می‌شود در تصمیم‌گیری‌ها هوشمندتر عمل کند. یک لید حرفه‌ای می‌داند که یادگیری هیچ‌وقت تمام نمی‌شود، حتی وقتی مسیر شغلی یا حوزه فعالیتش تغییر می‌کند.

و اما پرسش پایانی: آیا آزمون و خطا کار یک senior است؟
پاسخ بله است، اما با تفاوتی مهم — یک senior هم اشتباه می‌کند، اما اشتباهاتش آگاهانه، قابل‌اندازه‌گیری و با هدف یادگیری است. او در مسیر آزمون و خطا حرکت می‌کند، اما هر خطا برایش داده‌ای است که مسیر تصمیم‌های بعدی را دقیق‌تر می‌سازد. آزمون و خطا برای افراد باتجربه ضعف نیست، بلکه بخشی از فرایند رشد و بلوغ حرفه‌ای است.

البته آزمون و خطا برای هر چیزی درست نیست. یک senior باید تفاوت میان تجربه‌سازی و تکرار خطاهای شناخته‌شده را بداند. آزمون و خطا زمانی ارزش دارد که در مسیر کشف و نوآوری باشد، جایی که هنوز استاندارد مشخصی وجود ندارد و خلاقیت می‌تواند مسیر تازه‌ای بسازد. اما وقتی روش‌های استاندارد و بهترین شیوه‌های اجرایی از طریق مطالعه، تجربه و case study‌های متعدد قابل دسترسی‌اند، یک حرفه‌ای باید آن‌ها را بشناسد، به‌کار بگیرد و از تکرار اشتباهات اجتناب کند. در واقع، آزمون و خطا برای یادگیری و خلق است، نه برای بازتولید شکست. یک senior ارزشمند کسی است که بداند چه زمانی باید از تجربه دیگران بیاموزد و چه زمانی باید خودش مسیر جدیدی را بسازد.
🔵 عنوان مقاله
From End-to-end to Scalable: An Engineering Technical Test Maturity Model for the Real World

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، توسعه و بهبود فرآیندهای آزمایش بخش مهمی از اطمینان از کیفیت و عملکرد است. آیا روش‌های آزمایش شما در حال حاضر در چه سطحی قرار دارند؟ تویر ماموجی، با بررسی اهمیت رشد و بلوغ مدل‌های آزمون، نشان می‌دهد چگونه سرمایه‌گذاری در آزمایش‌های مؤثرتر در سطوح پایین‌تر می‌تواند تاثیر قابل توجهی در بهبود کیفیت کلی سیستم داشته باشد. او روش‌هایی را برای ارتقای فرآیندهای آزمایش ارائه می‌دهد تا تیم‌ها بتوانند با اطمینان بیشتری به سمت آزمون‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد حرکت کنند.

در این مقاله، ماموجی بر اهمیت توسعه مدل‌های بلوغ آزمایش تأکید می‌کند و راهکارهای عملی برای رسیدن به سطحی نهایی و مؤثر ارائه می‌دهد. تمرکز بر آزمایش‌های انتها به انتها و سپس توسعه آنها به سمت مدل‌های مقیاس‌پذیر، کلید موفقیت در پروژه‌های پیچیده فناوری است. وی پیشنهاد می‌کند که شرکت‌ها باید از آزمون‌های ساده و اولیه شروع کرده و به تدریج توانایی‌های خود را در زمینه آزمایش‌های پیشرفته‌تر و مقیاس‌پذیر توسعه دهند تا در بازار رقابتی امروز، همچنان پیشرو باقی بمانند.

در نهایت، ماموجی یادآور می‌شود که سرمایه‌گذاری در فرآیندهای آزمایش، نتیجه‌ای بلندمدت و ارزشمند دارد و می‌تواند به کاهش هزینه‌های تصحیح خطا و افزایش رضایت مشتریان منجر شود. توسعه یک مدل بلوغ مناسب، نه تنها به بهبود کارایی فرآیندهای آزمایش کمک می‌کند، بلکه امکان پاسخگویی سریع‌تر به تغییرات و نیازهای جدید بازار را نیز فراهم می‌آورد.

#تست_مقیاس‌پذیر #مدل_بلوغ_آزمایش #کیفیت_برنامه_نویسی #توسعه_مختصر

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/hV31pMT?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Sharding in Playwright: Speeding Up Your Test Suites and CI Pipelines

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای تست‌های خودکار، یکی از مهم‌ترین چالش‌ها سرعت بخشیدن به اجرای آزمایش‌ها است تا بتوانید توسعه و استقرار نرم‌افزار را سریع‌تر انجام دهید. یکی از روش‌های موثر در این زمینه، رویکرد شاردینگ در Playwright است. شاردینگ با تقسیم مجموعه‌های بزرگ تست به بخش‌های کوچک‌تر، امکان اجرای هم‌زمان تست‌ها را فراهم می‌کند. این روش نه تنها زمان اجرای تست‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه بهره‌وری تیم توسعه را نیز بهبود می‌بخشد.

آیکوت دنیزجی در مقاله‌ای به طور مفصل نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با استفاده از شاردینگ در Playwright، فرآیندهای تست را در محیط‌های CI سریع‌تر کرد. او روند پیاده‌سازی این تکنیک را شرح می‌دهد و نکاتی عملی برای بهینه‌سازی عملکرد ارائه می‌کند. با انجام این تغییرات، می‌توانید از صرفه‌جویی در زمان، کاهش خطاها و افزایش سرعت در چرخه توسعه بهره‌مند شوید.

کاهش زمان اجرای تست‌ها در CI، یکی از اهداف اصلی است که با تکنیک شاردینگ قابل دستیابی است. این روش به عنوان یک استراتژی کلیدی، در پروژه‌های بزرگ و تیم‌های توسعه سریع، اهمیت ویژه‌ای دارد. در نتیجه، با بهره‌گیری از راهکارهای ارائه‌شده، می‌توانید تست‌های خود را به صورت هم‌زمان و موثر اجرا کنید و سرعت توسعه نرم‌افزار را به شکل قابل توجهی افزایش دهید.

#تست_آسان homee_آزمایش #توسعه_سریع #پیشرفت_نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/QzunO0P?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How should I test my AI prompts?

🟢 خلاصه مقاله:
چگونه باید پرسش‌های هوشمندانه‌ام را آزمایش کنم؟

علاوه بر آزمایش مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، آزمون پرسش‌های شما نیز بسیار مهم است. آزمون مناسب می‌تواند به بهبود دقت و کارایی نتایج حاصل از هوش مصنوعی کمک کند و به شما اطمینان دهد که سیستم به درستی پاسخ می‌دهد. در این زمینه، دیوید نات در یک ویدیوی ۲۰ دقیقه‌ای دیدگاه خوبی درباره نحوه انجام این مهم ارائه می‌دهد و راهکارهای مؤثر برای ارزیابی پرسش‌ها را شرح می‌کند.

با استفاده از تکنیک‌های ارائه شده در این ویدیو، می‌توانید پرسش‌های خود را به گونه‌ای طراحی و آزمایش کنید که بهترین پاسخ‌ها را از مدل‌های هوش مصنوعی دریافت نمایید. این فرآیند به شما کمک می‌کند تا پرسش‌ها را به شکل کارآمدتر فرموله کنید و خطاهای احتمالی را کاهش دهید.

#هوش_مصنوعی #آزمون_پرسشها #مدلهای_زبان #بهبود_پرسش

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/aTMFJ3U?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Lessons from Chaos Tests: We Lost Customer Experience in a Service We Thought Was Low-Risk

🟢 خلاصه مقاله:
چند هفته پیش، مجموعه‌ای از منابع مرتبط با مهندسی آشوب (Chaos Engineering) را با شما به اشتراک گذاشتم. امروز قصد دارم نمونه‌ای عملی از اجرای این نوع آزمایش‌ها را معرفی کنم که توسط سینان اوینق انجام شده است. در این آزمایش‌ها، تیم‌ها سعی می‌کنند نقاط ضعف سیستم‌های خود را به صورت کنترل‌شده و تدریجی شناسایی و برطرف کنند تا در مواجهه با حوادث واقعی عملکرد بهتری داشته باشند.

در یکی از این تمرین‌ها، تیم فنی شرکت به اشتباه فرض کرده بود که سرویس مورد نظر، ریسک کمی دارد و نیاز به نظارت مداوم ندارد. اما نتیجه آزمایش نشان داد که در صورت بروز اختلال، تجربه مشتری به شدت آسیب می‌بیند، حتی در سرویس‌هایی که تصور می‌کردند کم‌خطر هستند. این تجربه یادآور این است که هیچ سیستمی کاملاً مقاوم نیست و مهم است که همیشه فرض کنیم نقص‌ها ممکن است در هر سطحی رخ دهند و استراتژی‌های پاسخگویی مناسبی داشته باشیم.

این آزمایش‌ها نشان دادند که خطای انسانی یا فرض نادرست در ارزیابی ریسک می‌تواند منجر به از دست رفتن فرصت‌های بهبود و رضایت مشتری شود. از این رو، اجرای منظم تمرین‌های آشوب و تمرکز بر روی اصلاح نقاط ضعف، کلید تضمین پایداری و بهبود کیفیت سرویس‌ها است. مهم است که تیم‌ها همیشه آماده مواجهه با بحران‌های احتمالی باشند و از اشتباهات گذشته درس بگیرند تا در آینده عملیات‌شان بهبود یابد.

#مهندسی_آشوب #تجربه_مشتری #پایداری_سیستم #مدیریت_ریسک

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/YMZbNHI?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Building Mac Farm: Running 2000+ iOS Pipelines Daily

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، یوسفözgül نگاهی جامع و عملی به فرایند ساخت و مدیریت مزارع مک (Mac Farms) دارد که روزانه بیش از ۲۰۰۰ خط لوله آزمایش iOS را اجرا می‌کنند. او تجربیات و روش‌های تیم خود را در مدیریت حجم عظیم تراکنش‌های آزمایشی و چالش‌های مربوط به آن به اشتراک می‌گذارد.

او توضیح می‌دهد که چگونه با طراحی یک سیستم مقیاس‌پذیر و کارآمد، توانسته است فرآیند تست نرم‌افزارهای iOS را به صورت خودکار و موثر انجام دهد. این سیستم، با ایجاد زیرساخت‌های قوی و استفاده از فناوری‌های مدرن، به تیم اجازه می‌دهد تا سریع‌تر به بازخورد برسند و خطاهای نرم‌افزاری را به موقع شناسایی کنند.

در نهایت، یوسفözgül بر اهمیت بهینه‌سازی منابع، ارتقاء زیرساخت‌ها و مدیریت هوشمندانه در مواجهه با حجم بالای درخواست‌ها تأکید می‌کند. تجربیات او راهنمای مناسبی برای تیم‌هایی است که در پروژه‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر قصد دارند کیفیت و سرعت توسعه را افزایش دهند.

#توسعه_نرم‌افزار #تست_آزمایش #مزارع_مک #توسعه_مقیاس‌پذیر

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/vP3636K?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
What is Context Engineering?

🟢 خلاصه مقاله:
مهندسی زمینه یا Context Engineering ممکن است واژه‌ای باشد که تاکنون کمی آن را شنیده باشید. در این مفهوم، تمرکز بر نحوه فراهم کردن و تنظیم شرایط و زمینه‌های مناسب برای بهره‌برداری بهتر و مؤثرتر از فناوری‌های هوشمند است. هدف از مهندسی زمینه، ایجاد محیط‌هایی است که سیستم‌ها بتوانند بهترین عملکرد خود را در آن‌ها نشان دهند و به صورت دقیق‌تر و هوشمندانه‌تری به نیازهای کاربر پاسخ دهند.

در یک ضبط حدود ۱۶ دقیقه‌ای، دانیل نات در مورد مفهوم مهندسی زمینه و ارتباط آن با تست‌های مبتنی بر زمینه، توضیح می‌دهد. او توضیح می‌دهد که چگونه در فرآیند طراحی و اجرای تست‌ها، درک صحیح از زمینه و شرایط خاص هر پروژه می‌تواند نقش کلیدی در بهبود نتایج و کارایی تست‌ها بازی کند. این رویکرد، به‌خصوص در حوزه توسعه فناوری‌های هوشمند، اهمیت ویژه‌ای دارد و به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی و استراتژی‌های خود را بر اساس نیازهای واقعی توسعه دهند.

با درک و بهره‌گیری از مهندسی زمینه، می‌توان به سمت توسعه سیستم‌های هوشمند و تست‌های بهینه حرکت کرد، به گونه‌ای که هر سیستم با توجه به شرایط خاص خود، بهترین عملکرد را داشته باشد و پاسخگوی نیازهای متنوع کاربران باشد.

#مهندسی_زمینه #تست_مبتنی_بر_زمینه #هوش_مصنوعی #فناوری

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/B8VzkiR?m=web


👑 @software_Labdon
1
🔵 عنوان مقاله
Testing in JavaScript: A Gentle, Hands-On Guide

🟢 خلاصه مقاله:
آزمون در جاوااسکریپت: راهنمایی ملایم و عملی

شاید شایسته باشد که شیلاش کومار این راهنما را "ملایم" نامید، زیرا در واقع این مقاله به شکلی جامع و دقیق به اصول پایه‌ای تست‌نویسی در جاوااسکریریپت می‌پردازد. در این راهنما، با ابزارهای مختلفی مانند Mocha، Chai و Supertest آشنا می‌شویم و نحوه استفاده از آن‌ها برای نوشتن تست‌های کارآمد و معتبر را بررسی می‌کنیم.

این مقاله با هدف ارائه تسلط اولیه و عملی بر فرآیند تست‌نویسی، تمامی مراحل لازم برای شروع کار در محیط جاوااسکریریپت را به صورت کاربردی، توضیح می‌دهد. خواننده در طول مسیر با نمونه‌های کاربردی و نکات مهم روبه‌رو می‌شود که کمک می‌کند تا فرآیند تست‌نویسی سریع‌تر و ساده‌تر انجام گیرد.

این راهنما، مجموعه‌ای غنی از دانش‌های پایه و عملی است که برای توسعه‌دهندگان مبتدی و متوسط بسیار مفید است و به آن‌ها کمک می‌کند قدرت و اعتماد به نفس بیشتری در ساخت و اجرای تست‌های جاوااسکریریپت پیدا کنند.

#تست_جاوااسکریریپت #نهایت_کارایی #آموزش_برتر #توسعه_وب

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/lb5ntaY?m=web


👑 @software_Labdon
پردازش ۴۰ میلیارد رکورد در روز — معماری یک سیستم مقیاس‌پذیر!
خیلی‌ها فکر می‌کنن پردازش ده‌ها میلیارد رکورد در روز فقط از پس غول‌های جهانی مثل Meta یا Netflix برمیاد — اما من یک معماری عملیاتی ساختم که روزانه بالغ بر ۴۰ میلیارد رکورد (معادل تقریبا ۵۰۰ هزار رکورد بر ثانیه) رو از Kafka مصرف و به‌صورت بهینه در ClickHouse ذخیره می‌کنه.

چالش اصلی
بار نامتعادل روی کلاستر توزیع‌شده شلوغ با ۲۰ نود و ۵۲ پارتیشن و عدم تفکیک داده
نیاز به پردازش کم‌تأخیر
حفظ Consistency در حجم عظیم داده

راه‌حل معماری
مصرف‌کننده‌های موازی با Unbounded Channel
پردازش کاملاً Stateless برای scale عمودی و افقی
دسته‌بندی و فشرده‌سازی در Batchهای ۱,۰۰۰,۰۰۰ رکوردی (قابل کانفیگ)
نوشتن مستقیم در ClickHouse با Insertهای ستون‌محور
و Commit offset تنها بعد از نوشتن موفق
جدا کردن مسیر ingest از persist برای افزایش throughput

<Amirhossein Maleki/>
🔵 عنوان مقاله
Practical LLM Security Advice from the NVIDIA AI Red Team (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
تیم قرمز هوش مصنوعی نویشیا، با بررسی سیستم‌های هوش مصنوعی، سه آسیب‌پذیری رایج را شناسایی کرده است. نخستین آسیب‌پذیری مربوط به اجرای مستقیم کد تولید شده توسط مدل زبانی بزرگ (LLM) است؛ این موضوع می‌تواند منجر به اجرای راه دور کدهای مخرب شود، به خصوص در صورت وجود حفره‌هایی مانند تزریق دستورات یا ورودی‌های مخرب به سیستم. این خطرات، به عنوان یکی از مهم‌ترین تهدیدها، نیازمند اقدامات حفاظتی جدی هستند تا از سوءاستفاده‌های احتمالی جلوگیری شود.

آسیب‌پذیری دوم مربوط به کنترل ناکافی دسترسی‌ها در منابع داده‌ای مبتنی بر حافظه (RAG) است. در این حالت، کاربر ممکن است بتواند به داده‌هایی دسترسی پیدا کند که مجاز نیست، یا داده‌هایی را بنویسد که نباید آن را انجام دهد. این نقص باعث سهل‌انگاری در امنیت داده‌ها می‌شود و می‌تواند منجر به افشای اطلاعات حساس یا تغییرات غیرمجاز در داده‌ها گردد. بنابراین، محدودیت‌های دسترسی قوی و کنترل‌های امنیتی دقیق باید در سیستم‌های RAG اعمال شوند.

آسیب‌پذیری سوم که در متن ذکر شده، مربوط به... است؛ اما جزئیات آن در مقاله کامل ذکر نشده است. به طور کلی، شناسایی این آسیب‌پذیری‌ها نشان می‌دهد که توسعه‌دهندگان و تیم‌های امنیتی باید با دقت بیشتری به طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی بپردازند تا ریسک‌های مرتبط با امنیت را کاهش دهند و سیستم‌های امن‌تر و مقاوم‌تری بسازند.

#امنیت_هوش_مصنوعی #حفاظت_داده #امنیت_سیستم #مدیریت_ریسک

🟣لینک مقاله:
https://developer.nvidia.com/blog/practical-llm-security-advice-from-the-nvidia-ai-red-team/?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
صحبت های Theprimeagenدرباره دلایل خرید Bun توسط Anthropic و اینکه چرا بحث حذف مهندسی نرم افزار توهمی بیش نیست چون آنتروپیک میتونست پروژه رو خودش کلون بکنه و با Claude Code توسعه بده ولی میلیون ها دلار هزینه کرد تا آدم های متخصص اون حوزه رو استخدام بکنه!

https://www.youtube.com/watch?v=Te2I2muO-4c
🔵 عنوان مقاله
Win11Debloat (GitHub Repo)

🟢 خلاصه مقاله:
Win11Debloat یک اسکریپت قدرتمند بر پایه PowerShell است که برای بهبود و شخصی‌سازی تجربه کاربری ویندوز ۱۱ طراحی شده است. این اسکریپت به طور کامل برنامه‌های پیش‌فرض و غیرضروری که ممکن است کاربر نیازی به آن‌ها نداشته باشد را حذف می‌کند و به این طریق سیستم سبک‌تر و سریع‌تر می‌شود. علاوه بر این، Win11Debloat قابلیت غیرفعال کردن جمع‌آوری داده‌های تلفیقی (Telemetry) را دارد، که به حفظ حریم خصوصی کاربران کمک می‌کند و مصرف منابع سیستم را کاهش می‌دهد.

این ابزار همچنین امکانات متعددی برای تنظیمات دلخواه ارائه می‌دهد، از جمله غیرفعال کردن ویژگی‌های کمتر مورد استفاده و حذف برنامه‌های اضافی، تا کاربران بتوانند سیستم خود را به شکل دلخواه و بهینه تنظیم کنند. هدف نهایی این اسکریپت، کاهش آشفتگی‌های نرم‌افزاری و بهبود کارایی ویندوز ۱۱ است، که نتیجه آن استفاده روان‌تر و سریع‌تر از رایانه می‌باشد.

#ویندوز #بهینه‌سازی #حریم_خصوصی #اسکریپت

🟣لینک مقاله:
https://github.com/Raphire/Win11Debloat?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Debug like a boss: 10 debugging hacks for developers, quality engineers, and testers

🟢 خلاصه مقاله:
برنامه‌نویس‌ها، مهندسان کیفیت و تسترها، بدون شک در فرآیند توسعه و نگهداری نرم‌افزار باید با مشکل‌ها و خطاها روبه‌رو شوند. اشکال‌زدایی، یکی از مهم‌ترین بخش‌های این روند است و توانایی انجام آن به صورت موثر، تاثیر زیادی بر کیفیت نهایی محصول دارد. هانیشا آروارا در این مقاله چندین نکته کلیدی و کاربردی برای بهترین روش‌های اشکال‌زدایی ارائه می‌دهد تا بتوانید به صورت حرفه‌ای و کارآمد این بخش از کارتان را مدیریت کنید.

در قدم اول، مهم است که قبل از شروع به اشکال‌زدایی، به دقت شکاف‌های موجود در برنامه یا سیستم را شناسایی کنید. فهمیدن دقیق مشکل و وضعیتی که خطا رخ می‌دهد، پایه‌های موفقیت در رفع آن است. همچنین، استفاده از ابزارهای مناسب برای بررسی خطا، برای دسته‌بندی و تحلیل بهتر مشکلات، کمک زیادی می‌کند. این روش‌ها باعث صرفه‌جویی در زمان و کاهش خطاهای انسانی می‌شوند.

در ادامه، هانیشا آروارا بر اهمیت ایجاد یک روند منظم و ساختاری تأکید می‌کند. مثلا، ثبت دقیق مراحل و فعالیت‌هایی که به مشکل منجر شده است، راهنمایی موثری برای حل مشکل خواهد بود. بهره‌گیری از روش‌های نمونه‌سازی ( debugging techniques ) مختلف، مانند بررسی هر بخش به صورت جداگانه یا استفاده از دیباگرها، می‌تواند روند اشکال‌زدایی را سریع‌تر و مؤثرتر کند. نگه داشتن ذهن باز، و آزمایش چند راه حل مختلف، هم از توفیق در رفع مشکل پشتیبانی می‌کند و هم از ناامیدی و اتلاف زمان جلوگیری می‌نماید.

در نهایت، پیشنهاد می‌شود پس از برطرف کردن مشکل، سیستم را مجدداً آزمایش کنید تا مطمئن شوید که خطا به طور کامل برطرف شده است و وضعیت برنامه پایدار است. پیروی از این نکات، باعث می‌شود که فرآیند اشکال‌زدایی نه تنها سریع‌تر، بلکه با دقت و کیفیت بالاتری انجام شود و تیم توسعه با اعتماد بیشتری به محصول نهایی برسد.

#اشکال‌زدایی #توسعه_نرم‌افزار #تست_فناوری #کد_نویسی

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/naKTzQw?m=web


👑 @software_Labdon